Knn算法用C语言实现

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算新样本与训练集中每个样本之间的距离，并选择最近的K个邻居来进行分类决策。在C语言中实现KNN算法，通常会涉及以下几个步骤：

1. 数据预处理：读取和存储数据集，可以使用数组、文件操作等。将特征值和标签分开。

2. 计算距离：可以使用欧氏距离(euclidean distance)或其他适合的距离度量方法，如曼哈顿距离(Minkowski Distance)，C语言中可以用`sqrt`函数计算平方根。

3. 创建KNN类：设计一个结构体来表示数据点，包含特征和对应的类别。编写一个函数来搜索最近的K个邻居。

4. 划分训练集和测试集：对数据进行划分，以便进行模型的训练和评估。

5. 预测阶段：对于新的输入数据点，找出其K个最相似的数据点，然后统计各类别的出现次数，多数决定分类结果。

6. 测试和评价：用测试集评估模型性能，比如计算精度、召回率等。

以下是简化的C代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

typedef struct {
    double features[features_count];
    int label;
} DataPoint;

double euclidean_distance(DataPoint* a, DataPoint* b) {
    double dist = 0;
    for(int i = 0; i < features_count; ++i)
        dist += pow(a->features[i] - b->features[i], 2);
    return sqrt(dist);
}

void k_nearest_neighbors(DataPoint* query, int k, DataPoint data[], int num_data) {
    // 排序并返回k个最近的点
    // ...
}

int main() {
    // 数据加载和处理...
    return 0;
}